शोधकर्ताओं ने एक संज्ञानात्मक-संरचित बहुआयामी एजेंट का प्रस्ताव दिया है जो एकलित बहुआयामी मॉडलों में साझा संदर्भ खिड़की की सीमाओं को दूर करने के लिए दृश्य जानकारी को एक ऐपिसोडिक दृश्य मेमोरी में बाह्य करता है। सिस्टम तर्क के दौरान प्रासंगिक एपिसोड का चयनात्मक पुनः सक्रियण सक्षम बनाने के लिए एक संवेदी अभिन्न इंजन, एक संज्ञानात्मक पुनर्प्राप्ति इंजन और एक बहुआयामी कार्यकारी नियंत्रक का उपयोग करता है।
- एजेंट प्रबल सीखने के लिए सूक्ष्म-स्तर की पुनर्प्राप्ति टिप्पणियों के साथ संरचित बहु-चरण संवाद उत्पन्न करने के लिए एक एकीकृत परिदृश्य इंजन का उपयोग करता है।
- 8B पैरामीटर वाला संस्करण 20-चरण सत्रों में 91.4% पुनर्प्राप्ति सटीकता प्राप्त करता है, जो 32B आधार मॉडलों को +8.2% से अधिक कर जाता है।
- आधार मॉडलों की तुलना में प्रति-चरण अनुमान समय लगभग आधा होकर 23.1s से घटकर 12.7s हो गया है।
- संज्ञानात्मक-संरचित बहुआयामी एजेंट हार्नेस (CMA-Harness) स्थायी मेमोरी और OpenAI-अनुकूल सेवा के साथ उपकरण-वर्धित तैनाती प्रदान करता है।
संरचित मेमोरी और मॉड्युलर निर्णय लेने एकल पैरामीटर स्केलिंग की तुलना में दीर्घकालिक बहुआयामी एजेंटों के लिए अधिक स्केलेबल और दक्ष परिदृश्य प्रदान करते हैं।